Cómo Localiza reorganizó el trabajo en torno a la IA generativa
Para la empresa, la IA generativa no solo mejora la productividad: es una nueva interfaz informática. Esa apuesta se concreta en tres frentes: transformar el negocio, crear nuevas interfaces para los clientes y desarrollar productos nativos de IA.
Cuando llegó la IA generativa, Localiza adoptó una visión que definió todo lo que vino después: no era solo otro software más entre sus herramientas, sino un cambio en la forma de operar de la empresa.
En lugar de buscar casos de uso aislados, la empresa organizó su colaboración con OpenAI en torno a tres pilares estratégicos: transformar el negocio mediante la experimentación a escala, crear nuevas interfaces para los clientes y desarrollar productos nativos de IA. Los tres pilares tienen en común la decisión de rediseñar los procesos en torno a la inteligencia, el contexto y la velocidad.
"Vemos esto como una herramienta potente que ayuda a nuestros equipos a hacer lo que ya hacen bien. Viven nuestra cultura, comprenden las necesidades de nuestros clientes y saben cómo brindar un gran servicio".
El principio que guía la adopción interna es sencillo: la escala permite aprender, y el aprendizaje permite crear mejores productos.
En la práctica, eso significó distribuir licencias de ChatGPT como un recurso para la experimentación y la productividad, en lugar de ofrecerlas simplemente como un beneficio individual. Los equipos de toda Localiza, desde finanzas hasta las operaciones cotidianas, experimentan de forma continua con GPT personalizados, agentes y Codex.
Codex llegó primero al departamento de tecnología: ingenieros de software, gerentes de producto, diseñadores y científicos de datos. Pero la adopción no se detuvo ahí: analistas, gerentes, oficinas de gestión de proyectos (PMO), abogados y otros especialistas del negocio comenzaron a crear sus propios prototipos y automatizaciones para poner a prueba hipótesis en sus áreas de especialidad.
Fue un efecto que la empresa no había previsto: una redefinición de las etapas previas al desarrollo, con equipos multidisciplinarios que crean prototipos de soluciones antes de que estas pasen a la lista de proyectos pendientes de desarrollo.
El cuello de botella, afirma, es humano, no técnico.
"El gran desafío es ayudar a un equipo numeroso a aprender nuevas formas de trabajar y desarrollar nuevas habilidades, al tiempo que garantizamos que nuestras 19 tribus y 130 escuadras trabajen de manera eficiente y consistente".
El segundo pilar parte de una observación sobre el comportamiento: las personas han comenzado a describir lo que necesitan en lenguaje natural, lo que crea una nueva vía de acceso a los servicios de movilidad justo en el momento en que expresan su intención.
Los datos internos de Localiza confirman este cambio: el tráfico proveniente de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ha crecido rápidamente desde 2024, con ChatGPT como principal canal.
La empresa decidió establecer su presencia en este espacio desde el principio. En marzo de 2026, se convirtió en la primera plataforma de movilidad de Brasil, y una de las primeras de América Latina, en ofrecer una aplicación integrada directamente en ChatGPT. Los clientes pueden explorar opciones de alquiler, suscripción y autos usados e iniciar el proceso en la conversación, antes de completar la transacción en el entorno seguro de Localiza.
"Creemos que hemos podido atender a nuestros clientes de estas nuevas maneras porque asumimos este desafío desde el principio y hemos seguido aprendiendo en cada paso".
Internamente, la aplicación de Localiza en ChatGPT se considera lo que es: un experimento diseñado para que la empresa se mantenga al tanto de las nuevas tendencias en el comportamiento de los clientes, aprenda más rápido de las interacciones reales y explore cómo la IA complementa el ecosistema existente.
El ejemplo más claro de un producto nativo de IA en la empresa es Liza, un asistente conversacional que se ha consolidado como un caso de éxito en sus operaciones.
La diferencia con un chatbot tradicional está en la arquitectura, no en la interfaz. En lugar de seguir un árbol de decisiones fijo, Liza se diseñó en torno a la conversación, la intención y el contexto: combina modelos de OpenAI, servicios de Localiza y herramientas especializadas para apoyar aspectos clave de la experiencia, desde comprender la solicitud inicial hasta ayudar en las etapas fundamentales del proceso de alquiler.
El objetivo es gestionar con calidad los recorridos repetitivos y permitir que los equipos se dediquen a interacciones complejas y de mayor valor.
Pero el éxito no se mide por cuánto se automatiza.
Localiza ya mapeaba y medía los recorridos de atención al cliente antes de tener acceso a este tipo de tecnología, y esa base le permitió decidir con claridad dónde debía actuar un agente y dónde era necesaria la intervención de una persona.
"Siempre nos hemos comprometido a hacer que el recorrido del cliente sea lo más fluido posible, y hemos desarrollado métricas para medir la calidad de esa experiencia. Por supuesto, también medimos la conversión, pero nuestra prioridad es la experiencia del cliente".
Liza también funciona como un ciclo de aprendizaje continuo: las señales de las interacciones, que se agregan y monitorean, ayudan a identificar necesidades, puntos de fricción y oportunidades de servicio. Combinadas con funciones de voz, de voz a texto y de texto a voz, estas señales impulsan su evolución de un chatbot transaccional a una interfaz para clientes nativa de IA, capaz de aprender y ampliar su alcance a distintos recorridos de movilidad.
"Esto permite que gran parte del equipo aborde problemas más relevantes con mayor confianza y facilidad, lo que nos ayuda a cumplir nuestra misión para nuestros clientes".
La colaboración con OpenAI comenzó pronto: la primera versión de Liza todavía funcionaba con GPT‑3.5.
Para Petenussi, el valor central de la relación está en el aprendizaje activo entre dos empresas que evolucionan en paralelo, más que en una función específica. Esto implica contar con un socio que comprenda los desafíos de Localiza y los distintos niveles de madurez de sus capacidades, tanto dentro como fuera del área de tecnología.
Es un argumento que suele compartir con otras empresas del mercado: ante una tecnología que aún está madurando, la prueba y error y la colaboración estrecha tienen un valor considerable.
"Creemos que aún estamos en los primeros años de una tecnología que está transformando los mercados, nuestra forma de trabajar y cómo usamos los productos y servicios. Ayudará a dar forma a nuestro mundo en los próximos 5, 10 y 15 años".
En marzo de 2026, Localiza se convirtió en la primera empresa de Brasil, y una de las primeras de América Latina, en lanzar una aplicación integrada directamente en ChatGPT; más recientemente, se sumó como anunciante al programa piloto de publicidad de la plataforma en Brasil.
El tráfico proveniente de los LLM ha crecido rápidamente desde 2024, con ChatGPT como principal canal.
El asistente Liza opera con más de 60 agentes especializados, basados en modelos de razonamiento, integración con MCP y herramientas especializadas que coordinan el proceso de alquiler.
Los equipos de toda la empresa, desde finanzas hasta operaciones, experimentan de forma continua con GPT personalizados, agentes y Codex.
Codex llegó al departamento de tecnología y se extendió a las áreas de negocio, donde analistas, gerentes, PMO y abogados crean sus propios prototipos y automatizaciones.
El área de tecnología está organizada en 19 tribus y 130 escuadras.
Considera la IA como un nuevo modelo operativo, no solo como una herramienta de productividad. Los mayores beneficios provienen de rediseñar los procesos en torno a la inteligencia, el contexto y la velocidad.
Aprovecha la escala para generar aprendizaje. Los experimentos simultáneos a escala generan más conocimiento para la organización que un piloto perfecto.
Lleva la experimentación más allá del área de tecnología. Cuando los abogados, las PMO y los analistas crean prototipos en sus propias áreas, cambia la naturaleza del trabajo previo al desarrollo.
Mapea y mide los recorridos de tus clientes antes de automatizarlos. Contar con métricas de calidad te permite decidir dónde debe intervenir un agente y dónde es indispensable una persona.
El cuello de botella de la adopción es la capacitación en nuevas habilidades, no el modelo. Cambiar la forma de trabajar de cientos de personas es más difícil, y más decisivo, que integrar la tecnología.
Parte del problema y del recorrido del cliente, no de una función del modelo.
Asigna licencias como parte del presupuesto de experimentación, no como un beneficio individual.
Establece métricas de calidad antes de ampliar el uso de los agentes conversacionales.
Considera la presencia en nuevos canales conversacionales como un experimento para aprender, no como una campaña de captación de clientes.
Completa el ciclo: usa las señales que genera cada interacción para mejorar el propio producto.
Localiza aspira a poner la IA en el centro de sus próximas experiencias y procesos, ya sea en la forma de realizar el trabajo, en la experiencia que crea para los clientes o en la resolución de un problema operativo.
Los próximos frentes que ya se están desarrollando con OpenAI incluyen la evolución de Liza y de los agentes enfocados en ventas, la consolidación de las interfaces conversacionales como vía de acceso para los clientes y el nuevo ciclo de desarrollo de software con agentes.
"Lo principal es cómo creamos mejores experiencias. Ya sea para mejorar la rentabilidad de nuestro negocio, asegurar su solidez o, sobre todo, crear experiencias que encanten a nuestros clientes y empleados".
